Menggunakan-the-ratio-to-moving-average-method-menentukan-the-kuartalan-musiman-indeks

Menggunakan-the-ratio-to-moving-average-method-menentukan-the-kuartalan-musiman-indeks

Cara-to-akurat-prediksi-biner-pilihan
Stock-options-with-greatest-changes-in-implied-volatility
Kiyosaki-options-trading


Nse-option-trading-calculator Hpi-forex-terbatas Ing-vysya-bank-forex-login Pilihan-trading-iron-butterfly What-is-pair-trading-strategy Stock-options-percentage-of-company

Penyebaran spreadsheet penyesuaian musiman dan eksponensial smoothing Sangat mudah dilakukan penyesuaian musiman dan model pemulusan eksponensial yang sesuai dengan Excel. Gambar layar dan grafik di bawah diambil dari spreadsheet yang telah disiapkan untuk menggambarkan penyesuaian musiman multiplikatif dan pemulusan eksponensial linier pada data penjualan kuartalan berikut dari Outboard Marine: Untuk mendapatkan salinan file spreadsheet itu sendiri, klik di sini. Versi pemulusan eksponensial linier yang akan digunakan di sini untuk tujuan demonstrasi adalah versi Brown8217s, hanya karena dapat diimplementasikan dengan satu kolom formula dan hanya ada satu smoothing constant yang bisa dioptimalkan. Biasanya lebih baik menggunakan versi Holt8217 yang memiliki konstanta pemulusan terpisah untuk tingkat dan tren. Proses peramalan berjalan sebagai berikut: (i) pertama data disesuaikan secara musiman (ii) maka prakiraan dihasilkan untuk data penyesuaian musiman melalui pemulusan eksponensial linier dan (iii) perkiraan musim yang disesuaikan secara musiman adalah kuotasi untuk mendapatkan perkiraan untuk rangkaian aslinya. . Proses penyesuaian musiman dilakukan di kolom D sampai G. Langkah pertama dalam penyesuaian musiman adalah menghitung rata-rata pergerakan terpusat (dilakukan di kolom D). Hal ini dapat dilakukan dengan menghitung rata-rata dua rata-rata satu tahun yang diimbangi dengan satu periode relatif terhadap satu sama lain. (Kombinasi dua rata-rata offset daripada rata-rata tunggal diperlukan untuk tujuan penataan saat jumlah musim genap.) Langkah selanjutnya adalah menghitung rasio terhadap rata-rata pergerakan - i. Data asli dibagi dengan rata-rata bergerak pada setiap periode - yang dilakukan di sini di kolom E. (Ini juga disebut komponen siklus-trenwot dari pola, sejauh kecenderungan dan efek siklus bisnis dapat dianggap sebagai semua hal Tetap setelah rata-rata selama satu tahun penuh data.Tentu saja, perubahan bulan ke bulan yang bukan karena musiman dapat ditentukan oleh banyak faktor lainnya, namun rata-rata 12 bulan rata-rata di atasnya untuk sebagian besar.) Indeks musiman diperkirakan untuk setiap musim dihitung dengan menghitung rata-rata pertama semua rasio untuk musim tertentu, yang dilakukan di sel G3-G6 menggunakan formula AVERAGEIF. Rasio rata-rata kemudian dikompres sehingga jumlahnya mencapai 100 kali jumlah periode dalam satu musim, atau 400 dalam kasus ini, yang dilakukan pada sel H3-H6. Di bawah kolom F, formula VLOOKUP digunakan untuk memasukkan nilai indeks musiman yang sesuai di setiap baris tabel data, sesuai dengan kuartal tahun yang diwakilinya. Rata-rata pergerakan terpusat dan data yang disesuaikan musiman akhirnya terlihat seperti ini: Perhatikan bahwa rata-rata bergerak biasanya terlihat seperti versi yang lebih halus dari rangkaian yang disesuaikan secara musiman, dan ini lebih pendek pada kedua ujungnya. Lembar kerja lain dalam file Excel yang sama menunjukkan penerapan model smoothing eksponensial linier ke data yang disesuaikan secara musiman, dimulai pada kolom G. Nilai untuk konstanta pemulusan (alpha) dimasukkan di atas kolom perkiraan (di sini, di sel H9) dan Untuk kenyamanan itu diberi nama jarak jauh quotAlpha.quot (Nama tersebut diberikan dengan menggunakan perintah quotInsertNameCreatequot.) Model LES diinisialisasi dengan menetapkan dua prakiraan pertama yang sama dengan nilai sebenarnya dari seri yang disesuaikan secara musiman. Rumus yang digunakan di sini untuk perkiraan LES adalah bentuk rekursif tunggal model Brown8217s: Formula ini dimasukkan ke dalam sel yang sesuai dengan periode ketiga (di sini, sel H15) dan disalin dari sana. Perhatikan bahwa perkiraan LES untuk periode saat ini mengacu pada dua observasi sebelumnya dan dua kesalahan perkiraan sebelumnya, serta nilai alpha. Dengan demikian, rumus peramalan pada baris 15 hanya mengacu pada data yang tersedia pada baris 14 dan sebelumnya. (Tentu saja, jika kita ingin menggunakan yang sederhana daripada pemulusan eksponensial linier, kita bisa mengganti formula SES di sini sebagai gantinya. Kita juga bisa menggunakan model LES Holt8217s daripada Brown8217s, yang memerlukan dua kolom formula untuk menghitung tingkat dan tren. Yang digunakan dalam ramalan.) Kesalahan dihitung pada kolom berikutnya (di sini, kolom J) dengan mengurangkan perkiraan dari nilai sebenarnya. Kesalahan kuadrat rata-rata akar dihitung sebagai akar kuadrat dari varians kesalahan ditambah kuadrat rata-rata. (Berikut ini dari identitas matematis: MSE VARIANCE (error) (RATA-RATA (kesalahan)) 2.) Dalam menghitung mean dan varians dari kesalahan dalam formula ini, dua periode pertama dikecualikan karena model tidak benar-benar mulai meramalkan sampai Periode ketiga (baris 15 di spreadsheet). Nilai alfa yang optimal dapat ditemukan dengan mengubah alpha secara manual sampai RMSE minimum ditemukan, jika tidak, Anda dapat menggunakan quotSolverquot untuk melakukan minimisasi yang tepat. Nilai alfa yang ditemukan Solver ditunjukkan di sini (alpha0.471). Biasanya ide bagus untuk merencanakan kesalahan model (dalam unit yang diubah) dan juga untuk menghitung dan merencanakan autokorelasi mereka pada kelambatan hingga satu musim. Berikut adalah rangkaian rangkaian waktu dari kesalahan (yang disesuaikan secara musiman): Autokorelasi kesalahan dihitung dengan menggunakan fungsi CORREL () untuk menghitung korelasi kesalahan dengan sendirinya yang tertinggal oleh satu atau beberapa periode - rincian ditampilkan dalam model spreadsheet . Berikut adalah sebidang autocorrelations dari kesalahan pada lima kelambatan pertama: Autokorelasi pada lags 1 sampai 3 sangat mendekati nol, namun lonjakan pada lag 4 (yang nilainya 0,35) sedikit merepotkan - ini menunjukkan bahwa Proses penyesuaian musiman belum sepenuhnya berhasil. Namun, sebenarnya hanya sedikit signifikan. 95 band signifikansi untuk menguji apakah autokorelasi berbeda secara signifikan dari nol kira-kira plus-atau-minus 2SQRT (n-k), di mana n adalah ukuran sampel dan k adalah lag. Disini n adalah 38 dan k bervariasi dari 1 sampai 5, jadi kuadrat-akar-of-n-minus-k adalah sekitar 6 untuk semua itu, dan karenanya batas untuk menguji signifikansi statistik penyimpangan dari nol kira-kira plus- Atau-minus 26, atau 0,33. Jika Anda memvariasikan nilai alpha dengan tangan dalam model Excel ini, Anda dapat mengamati pengaruhnya pada deret waktu dan plot autokorelasi dari kesalahan, serta pada kesalahan akar-mean-kuadrat, yang akan digambarkan di bawah ini. Di bagian bawah spreadsheet, rumus peramalan adalah quotbootstrappedquot ke masa depan dengan hanya mengganti perkiraan untuk nilai aktual pada titik di mana data aktual habis - yaitu. Dimana quotthe futurequot dimulai. (Dengan kata lain, di setiap sel di mana nilai data masa depan akan terjadi, referensi sel dimasukkan yang mengarah ke perkiraan yang dibuat untuk periode itu.) Semua formula lainnya hanya disalin dari atas: Perhatikan bahwa kesalahan untuk perkiraan Masa depan semuanya dihitung menjadi nol. Ini tidak berarti kesalahan sebenarnya akan menjadi nol, melainkan hanya mencerminkan fakta bahwa untuk tujuan prediksi, kita mengasumsikan bahwa data masa depan akan sama dengan perkiraan rata-rata. Perkiraan LES yang dihasilkan untuk data penyesuaian musiman terlihat seperti ini: Dengan nilai alpha tertentu ini, yang optimal untuk prediksi satu periode di depan, tren yang diproyeksikan sedikit ke atas, yang mencerminkan tren lokal yang diamati selama 2 tahun terakhir. Atau lebih. Untuk nilai alpha lain, proyeksi tren yang sangat berbeda dapat diperoleh. Biasanya ide bagus untuk melihat apa yang terjadi pada proyeksi tren jangka panjang ketika alfa bervariasi, karena nilai yang terbaik untuk peramalan jangka pendek tidak akan menjadi nilai terbaik untuk memprediksi masa depan yang lebih jauh. Sebagai contoh, berikut ini adalah hasil yang diperoleh jika nilai alpha diatur secara manual menjadi 0,25: Tren jangka panjang yang diproyeksikan sekarang negatif dan bukan positif Dengan nilai alpha yang lebih kecil, model ini menempatkan bobot lebih pada data lama di Perkiraan tingkat dan tren saat ini, dan perkiraan jangka panjangnya mencerminkan tren penurunan yang diamati selama 5 tahun terakhir daripada tren kenaikan yang lebih baru. Bagan ini juga secara jelas mengilustrasikan bagaimana model dengan nilai alpha yang lebih kecil lebih lambat untuk merespons quotturning pointsquot dalam data dan karena itu cenderung membuat kesalahan dari tanda yang sama untuk banyak periode berturut-turut. Kesalahan perkiraan 1 langkah lebih besar rata-rata dibandingkan yang diperoleh sebelumnya (RMSE 34,4 bukan 27,4) dan autokorelasi positif sangat positif. Autokorelasi lag-1 sebesar 0,56 sangat melebihi nilai 0,33 yang dihitung di atas untuk penyimpangan signifikan secara statistik dari nol. Sebagai alternatif untuk menurunkan nilai alpha dalam rangka memperkenalkan lebih banyak konservatisme ke dalam ramalan jangka panjang, faktor penurunan harga perambatan tren kadang ditambahkan ke model untuk membuat tren yang diproyeksikan merata setelah beberapa periode. Langkah terakhir dalam membangun model peramalan adalah untuk memperkirakan tingkat perkiraan LES dengan mengalikannya dengan indeks musiman yang sesuai. Dengan demikian, ramalan yang direvisi di kolom I hanyalah produk dari indeks musiman di kolom F dan perkiraan LES musiman yang disesuaikan di kolom H. Hal ini relatif mudah untuk menghitung interval kepercayaan untuk perkiraan satu langkah yang dibuat oleh model ini: pertama Menghitung RMSE (kesalahan akar-mean-kuadrat, yang merupakan akar kuadrat dari MSE) dan kemudian menghitung interval kepercayaan untuk perkiraan penyesuaian musiman dengan menambahkan dan mengurangkan dua kali RMSE. (Secara umum, interval kepercayaan 95 untuk perkiraan satu periode di depan kira-kira sama dengan perkiraan titik ditambah atau minus dua kali perkiraan deviasi standar dari kesalahan perkiraan, dengan asumsi distribusi kesalahan kira-kira normal dan ukuran sampel Cukup besar, katakanlah 20 atau lebih. Di sini, RMSE dan bukan standar deviasi standar dari kesalahan adalah perkiraan terbaik dari standar deviasi perkiraan kesalahan masa depan karena juga mempertimbangkan variasi yang bias dan juga acak.) Batas kepercayaan Untuk perkiraan musiman disesuaikan kemudian direvisi. Bersama dengan perkiraan, dengan mengalikannya dengan indeks musiman yang sesuai. Dalam hal ini RMSE sama dengan 27,4 dan perkiraan penyesuaian musiman untuk periode depan pertama (Des-93) adalah 273,2. Jadi interval kepercayaan 95 yang disesuaikan musiman adalah dari 273,2-227,4 218,4 sampai 273,2227,4 328,0. Mengalikan batas ini dengan indeks musiman Decembers sebesar 68,61. Kita memperoleh batas kepercayaan bawah dan atas 149,8 dan 225,0 sekitar perkiraan titik 93 Desember 187,4. Batas keyakinan untuk prakiraan lebih dari satu periode ke depan biasanya akan melebar seiring perkiraan horizon meningkat, karena ketidakpastian tentang tingkat dan kecenderungan serta faktor musiman, namun sulit untuk menghitungnya secara umum dengan metode analitik. (Cara yang tepat untuk menghitung batas keyakinan untuk perkiraan LES adalah dengan menggunakan teori ARIMA, namun ketidakpastian dalam indeks musiman adalah masalah lain.) Jika Anda menginginkan interval kepercayaan yang realistis untuk perkiraan lebih dari satu periode di depan, ambil semua sumber Dengan kesalahan, taruhan terbaik Anda adalah menggunakan metode empiris: misalnya, untuk mendapatkan interval keyakinan untuk perkiraan 2 langkah di depan, Anda bisa membuat kolom lain di spreadsheet untuk menghitung perkiraan 2 langkah untuk setiap periode ( Dengan melakukan bootstrap perkiraan satu langkah di depan). Kemudian hitung RMSE dari perkiraan kesalahan 2 langkah di depan dan gunakan ini sebagai dasar untuk interval kepercayaan 2 langkah di depan.Slideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan kinerja, dan memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju untuk menggunakan cookies di situs ini. Lihat Perjanjian Pengguna dan Kebijakan Privasi kami. Slideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan kinerja, dan memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju untuk menggunakan cookies di situs ini. Lihat Kebijakan Privasi dan Perjanjian Pengguna kami untuk rinciannya. Jelajahi semua topik favorit Anda di aplikasi SlideShare Dapatkan aplikasi SlideShare untuk Simpan untuk Nanti bahkan secara offline Terus ke situs mobile Upload Masuk Signup Ketuk dua kali untuk memperkecil Bab 16 Bagikan SlideShare LinkedIn Corporation Copy 2017Multiplikasiatif: Pertimbangkan grafik total ritel AS Penjualan mobil dari Januari 1970 sampai Mei 1998, dalam satuan miliaran dolar, seperti yang dilaporkan pada waktu itu oleh Biro Analisis Ekonomi AS: Sebagian besar trennya hanya karena inflasi. Nilai dapat dikempiskan, yaitu dikonversi ke satuan angka konstan daripada nominal nominal, dengan membaginya dengan indeks harga yang sesuai yang diukur dengan nilai 1,0 dalam tahun berapa yang diinginkan sebagai tahun dasar. Berikut hasil pembagian Indeks Harga Konsumen AS (CPI) skala ke 1,0 pada tahun 1990, yang mengubah unit menjadi miliaran dolar 1990: (Data dapat ditemukan dalam file Excel ini dan juga dianalisis secara lebih rinci dalam Halaman tentang model ARIMA musiman di situs ini.) Masih ada kecenderungan kenaikan yang umum, dan peningkatan variasi musiman yang meningkat menunjukkan pola musiman multiplikatif: efek musiman mengekspresikan dirinya dalam persentase, jadi besaran mutlak musiman Variasi meningkat seiring deretnya seri seiring waktu. Pola semacam itu bisa dilepas dengan penyesuaian musiman multiplikatif. Yang dicapai dengan membagi setiap nilai dari deret waktu dengan indeks musiman (angka di sekitar 1,0) yang mewakili persentase normal yang biasanya diamati pada musim itu. Misalnya, jika penjualan Decembers biasanya 130 dari nilai bulanan normal (berdasarkan data historis), maka setiap penjualan Desember akan disesuaikan secara musiman dengan membagi 1,3. Demikian pula, jika penjualan Januari biasanya hanya 90 dari normal, maka setiap penjualan Januari akan disesuaikan secara musiman dengan membagi sebesar 0,9. Dengan demikian, nilai Decembers akan disesuaikan ke bawah sementara Januari akan disesuaikan ke atas, mengoreksi efek musiman yang diantisipasi. Bergantung pada bagaimana perkiraannya dari data, indeks musiman mungkin tetap sama dari satu tahun ke tahun berikutnya, atau mungkin akan bervariasi secara perlahan seiring berjalannya waktu. Indeks musiman yang dihitung dengan prosedur Dekomposisi Musiman dalam Statgrafik konstan sepanjang waktu, dan dihitung melalui metode rata-rata quotratio-to-moving average .quot (Untuk penjelasan tentang metode ini, lihat slide peramalan dengan penyesuaian musiman dan Catatan tentang implementasi musiman penyesuaian musiman) Berikut adalah indeks musiman multiplikatif untuk penjualan mobil seperti yang dihitung oleh prosedur Dekomposisi Musiman dalam Statgrafik: Akhirnya, inilah versi penyesuaian musiman dari penjualan mobil yang mengempis yang diperoleh dengan membagi nilai setiap bulan dengan Indeks musiman yang diperkirakan: Perhatikan bahwa pola musiman yang diucapkan telah hilang, dan yang tersisa adalah komponen tren dan komponen siklis, ditambah noise acak. Adaptasi penyesuaian: Sebagai alternatif penyesuaian musiman multiplikatif, juga memungkinkan untuk melakukan penyesuaian musiman aditif. Seri waktu yang variasi musimannya kira-kira konstan, tidak tergantung pada tingkat rata-rata saat ini, akan menjadi kandidat penyesuaian musiman aditif. Dalam penyesuaian musiman tambahan, setiap nilai dari deret waktu disesuaikan dengan menambahkan atau mengurangkan jumlah yang mewakili jumlah absolut dimana nilai pada musim tersebut cenderung berada di bawah atau di atas normal, seperti yang diperkirakan dari data sebelumnya. Pola musiman aditif agak jarang terjadi, namun rangkaian yang memiliki pola musiman multiplikatif alami diubah menjadi satu dengan pola musiman aditif dengan menerapkan transformasi logaritma ke data asli. Oleh karena itu, jika Anda menggunakan penyesuaian musiman bersamaan dengan transformasi logaritma, Anda mungkin harus menggunakan penyesuaian musiman tambahan daripada multiplikatif. (Dalam prosedur Dekomposisi Musiman dan Peramalan Statgrafik, Anda diberi pilihan antara penyesuaian musiman aditif dan multiplicative.) (Akronim: Saat memeriksa deskripsi deret waktu di Datadisk dan sumber lainnya, akronim SA Singkatan dari penyesuaian kuota, sedangkan NSA singkatan dari quotnot musiman disesuaikan. Tingkat tahunan musiman disesuaikan (SAAR) adalah deret waktu di mana setiap nilai periode disesuaikan untuk musim dan kemudian dikalikan dengan jumlah periode dalam setahun, seolah-olah nilai yang sama telah diperoleh dalam setiap periode selama satu tahun penuh. (Kembali ke bagian atas halaman.)
L & t-employee-stock-options
Td-ameritrade-trade-options